原文:基于点云几何特征匹配的配准概述

在点云数据只有三维坐标时进行配准,这个时候,我们所能提取到的就只有点云的几何特征,常用的特征包括,点云的曲率,点云中平面四边形的仿射不变性等特征。 事实上不管是什么配准方法,都是基于特征匹配的原理。无论是从图像当中获取额外的辅助的信息,或者只是从三维点云当中提取的几何特征,都是为了更好得抽象出点云的特征以及两个点云之间的对应点。毫无疑问,如果我们能够通过遍历点云的各个点基所对应的变换,肯定能够找 ...

2017-04-04 18:10 0 3562 推荐指数:

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PCL特征(1)

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Mon Apr 03 20:41:00 CST 2017 5 9292
PCL(1)

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PCL(2)

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Mon Mar 20 22:21:00 CST 2017 0 15638
PCL(3)

(1)关于 1.首先给定源点与目标点。 2.提取特征确定对应点 3.估计匹配对应的变换矩阵 4.应用变换矩阵到源点到目标点的变换 的流程图 通过特征匹配步骤 (1)计算源点 ...

Thu Sep 13 00:00:00 CST 2018 1 2051
简介

(把自己知乎上的回答搬运了过来作为日志)1、首先,过程,就是求一个两个之间的旋转平移矩阵(rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换),将源点(source cloud)变换到目标点(target cloud)相同的坐标系下 ...

Sun Feb 26 23:06:00 CST 2017 1 10070
经典算法ICP

自己理解   为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下,形成一个完整的数据点,然后就可以方便地进行可视化等操作,这便是数据的.   方法:     主要是通过一定的算法或者统计学规律,利用计算机计算两块之间的错位 ...

Thu Nov 28 05:38:00 CST 2019 0 833
NDT方法介绍

估计两个之间的刚体变换。用标准最优化技术来确定两个间的最优的匹配,因为其在过程中不利用对应点 ...

Sun Apr 14 23:29:00 CST 2019 0 1683
 
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